UNIDAD 5: Software de inteligencia de negocios

Objetivo

Reconocer las herramientas que se utilizan en las inteligencias de negocios que sirven para soportar el proceso de tomas de decisiones, y que sirven para proceso de análisis de la información contenida en base de datos.

DEFINICIÓN PERSONAL DE BUSINESS INTELLIGENCE 

La definición de Business Intelligence hace referencia a un conjunto de estrategias para la creación de conocimiento a partir del análisis de datos recopilados en la empresa. 

HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLINGENCE

1.- Herramientas para la gestión de datos (del inglés, data management tools).

Permiten desde la depuración y estandarización de datos de procedencia diversa hasta su extracción, transformación y traslado a un determinado sistema.

2.- Las aplicaciones para descubrir nuevos datos (del inglés, data discovery applications).

Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos), y aplicar sobre esa información nueva o sobre la ya disponible técnicas de análisis predictivo para realizar proyecciones de futuro.

3.- Herramientas de reporting.

Una vez recopilada y tratada toda esa información preexistente o nueva, ayudan a las empresas a visualizarla de manera gráfica e intuitiva. También sirven para integrarla en cuadros de mando que midan si se cumplen o no determinados KPIs, o pueden incluso generar todo tipo de informes de reporting. 

1. Microsoft Dynamics
2. IBM Cognos Analytics
3. SAP business intelligence
4. Oracle Business Intelligence
5. Tableau
6. Sisense
7. Clear Analytics
8. QlikView
9. Gooddata

     10. Style Intelligence 

SISTEMA DE SOPORTE A LA DECISIÓN 

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características principales:

• Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
• Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información (base análisis OLTP-OLAP).
• Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.
• Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
• Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.

EJEMPLO:

El American Analytical information Management System ( AAIMS, sistema estadounidense de manejo de información analítica) es un exitosos sistema de apoyo a las decisiones, fue desarrollado por American Airlines , fue tan buena su aplicación que otras aerolíneas, fabricantes de aeronaves, analistas financieros de aerolíneas , consultores y asociaciones lo aplican. El AAIMS respalda las decisiones sobre aerolíneas a través del análisis de los datos que se recopilan sobre estadísticas de uso de aeronaves en las aerolíneas, la capacidad y uso de los asientos y sobre el trafico aéreo. Además genera pronósticos sobre participación de mercado , ingresos y rentabilidad de las aerolíneas a su vez ayuda ala gerencia a tomar decisiones sobre asignación de aeronaves , solicitudes de ruta , clasificación de pasajes y fijación de precios.

Amazon Redshift es un data warehouse rápido, completamente administrado y rentable que le ofrece en un único servicio almacenamiento de datos a escala de petabytes y análisis de lago de datos a escala de exabytes. Amazon Redshift es hasta diez veces más rápido que los data warehouses locales tradicionales. 

INDICADORES DE CONTROL DE RENDIMIENTO

Los KPI, o Indicadores Clave de Desempeño (Key Performance Indicators, para las siglas en inglés) son, como el mismo nombre denota, un conjunto de indicadores métricos que permiten cuantificar y evaluar el rendimiento de una estrategia de negocio en base a la consecución de los objetivos fijados por la misma. 

Estos indicadores son, pues, fundamentales a la hora de diseñar cuadros de mando integrales que permitan realizar un correcto seguimiento de la actividad corporativa según los intereses y los objetivos perseguidos por una compañía u organización.

·         BAM: los Business Activity Monitoring, o cuadros de mando para monitorizar la actividad del negocio, permiten tomar decisiones a corto plazo adecuadas a la estrategia marco adoptado gracias al uso de los indicadores KPI para monitorizar la actividad corporativa a tiempo real.

·   Scorecarding: cuadro de mando que ofrece información sobre objetivos basándose en la estrategia marco adoptado, mostrando no solo los indicadores de progreso (KPI) sino también indicadores de consecución y obtención de objetivos propuestos (KGI).

• Dashboarding: cuadros de mando que permiten visualizar los indicadores KPI con independencia de los objetivos fijados por la estrategia marco, con lo cual es posible evaluar su eficacia para medir el progreso de la actividad corporativa y, dado el caso, realizar las correcciones y las modificaciones oportunas para ajustar la estrategia corporativa a las nuevas exigencias impuestas por una realidad en constante cambio y evolución.